• 学习时长

    8周/建议每周8个小时

  • 答疑服务

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  • 作业批改

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课程价格: 999.00

支持花呗分期

  • 免费 1: 【视频】课程介绍 19:21
  • 2: 基于图像的三维重建 第五期 开课仪式.pdf
  • 3: 课程参考资料说明.pdf
  • 4: 参考书籍.zip
  • 5: 参考文献.zip
  • 6: 【代码】ImageBasedModellingEdu.zip
  • 第1章: 相机模型与图像特征
  • 7: 【课件】 成像原理与图像特征.pdf
  • 第1节: 针孔相机模型
  • 8: 【视频】相机模型 20:04
  • 第2节: 特征描述子
  • 9-1: 【视频】特征描述子 17:47
  • 9-2: 【补充视频】SIFT特征 36:05
  • 第3节: 对极几何:极线约束 、本质矩阵、基础矩阵及Homography
  • 10: 【视频】对极几何 36:34
  • 第4节: 实践:代码框架解析
  • 11: 【视频】代码讲解 06:43
  • 第5节: 作业
  • 12: 【作业】Task1
  • 第2章: 帧间运动估计
  • 第1节: 三角化(Triangulation)
  • 第2节: 3D-2D: PnP问题
  • 第3节: 捆绑调整Bundle Adjustment
  • 第4节: 实践:相机姿态估计
  • 第3章: 运动恢复结构
  • 第1节: 几种BA形式
  • 第2节: 运动恢复结构
  • 第3节: 运动恢复结构的几个问题
  • 第4节: 实践:基于Ceres优化库实现BA和增量SFM
  • 第4章: 稠密点云重建
  • 第1节: 稠密点云获取
  • 第2节: 稠密点云重建数学基础
  • 第3节: 多视角立体技术
  • 第4节: MVS重建算法
  • 第5节: 稠密点云的评测方法
  • 第6节: 稠密点云重建的问题与挑战
  • 第7节: 实践:基于深度图融合的稠密重建
  • 第5章: 表面重建
  • 第1节: 三维物体的表面表达方式
  • 第2节: 基于二元分割的表面重建方法
  • 第3节: 基于符号距离场的表面重建方法
  • 第4节: Mesh Refinement
  • 第5节: 纹理图像的自动创建
  • 第6节: 实践1:高斯隐函数重建与网格生成
  • 第7节: 实践2:网格的可视性计算与优化

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